文章标题：基于不平衡数据的船舶压载水系统故障诊断研究

文章作者：郭骞, 曹辉, 樊智博, 宋志豪
关 键 字：ADASYN;鲸鱼优化算法;极限学习机;船舶压载水系统;故障诊断
文章摘要：针对船舶压载水系统故障样本不均衡且故障诊断精度较低，传统鲸鱼优化算法（WOA）易陷入局部最优、全局搜索能力不足等问题，提出一种基于自适应合成过采样方法（ADASYN）的故障数据均衡化方法，结合改进鲸鱼优化算法（IWOA）优化极限学习机（ELM）的船舶压载水系统故障诊断模型。首先，对不平衡故障数据集采用随机森林算法（RF）进行特征重要性排序并对特征参数进行降维；其次，使用ADASYN对故障样本进行自适应过采样以平衡数据集；最后，通过引入最优邻域扰动、自适应权重、变螺旋位置更新等策略对WOA进行有效改进，并对ELM的权重和阈值进行优化，并利用优化后的ELM模型对故障数据进行诊断识别。实验结果表明，对少数类故障样本进行ADASYN扩充后，IWOA-ELM模型的故障诊断准确率为96.22%，与GWO-ELM、PSO-ELM、WOA-ELM模型相比，诊断精度分别提高了2.89%、3.44%和1.22%。